摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
目录 | 第8-12页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
·研究背景和意义 | 第12-17页 |
·面向服务计算介绍及其意义 | 第12-13页 |
·服务组合的特点 | 第13-14页 |
·信任感知与演化的Web服务组合 | 第14-16页 |
·国内外相关研究项目 | 第16-17页 |
·论文研究的主要内容 | 第17-18页 |
·论文的组织结构 | 第18-20页 |
第二章 可信服务组合相关技术研究 | 第20-28页 |
·引言 | 第20页 |
·Web服务概述 | 第20-21页 |
·Web服务的定义 | 第20-21页 |
·Web服务体系结构 | 第21页 |
·服务组合研究现状 | 第21-24页 |
·服务组合的定义 | 第21-22页 |
·服务组合的相关研究现状 | 第22-24页 |
·服务组合的QoS与可信研究现状 | 第24-27页 |
·服务QoS评测与组合研究 | 第24-25页 |
·可信服务组合研究 | 第25-26页 |
·基于可信性的服务QoS修正研究 | 第26-27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
第三章 基于环境感知的服务可信QoS评价与选取策略研究 | 第28-57页 |
·概述 | 第28-32页 |
·服务组合交互信息 | 第32-34页 |
·实体的信任模型与信任评价 | 第34-42页 |
·SC实体对SC实体的直接信任评价 | 第34-36页 |
·SC实体的间接信任评价 | 第36-38页 |
·SP实体的信任评价 | 第38-42页 |
·环境感知的服务QoS评价与选取策略 | 第42-47页 |
·服务可信QoS评价与选取概略 | 第42-45页 |
·服务评价与选取方法 | 第45-47页 |
·模型分析与实验结果 | 第47-56页 |
·模型分析 | 第47-48页 |
·实验参数设置 | 第48-49页 |
·环境感知的服务可信QoS评价性能评测 | 第49-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第四章 基于信任推理与演化的服务组合策略 | 第57-89页 |
·概述 | 第57-60页 |
·公共模型系统及其信任演算 | 第60-66页 |
·公共系统的服务质量 | 第60-63页 |
·公共系统的信任演算 | 第63-66页 |
·实体自身的信任模型与信任演算 | 第66-71页 |
·实体的服务质量评价 | 第66-67页 |
·实体的信任评价 | 第67-71页 |
·基于集合演算逐步推理的信任演化 | 第71-78页 |
·传统信任推理方法分析 | 第71-73页 |
·信任推理方法与规则 | 第73-76页 |
·基于信任推理与扩展的服务组合算法 | 第76-78页 |
·模型分析与实验结果 | 第78-88页 |
·模型分析 | 第78-79页 |
·实验参数设置 | 第79-80页 |
·基于信任推理与扩展的服务组合评测 | 第80-88页 |
·本章小结 | 第88-89页 |
第五章 基于链路级的可信演化服务组合策略研究 | 第89-123页 |
·概述 | 第89-93页 |
·服务代理系统及其信任演算 | 第93-98页 |
·实体与组合链路的服务质量计算 | 第94-96页 |
·SP实体的系统信任演算 | 第96-98页 |
·直接信任模型与信任演算 | 第98-102页 |
·组合链路与SP实体的直接服务质量评价 | 第98-99页 |
·实体的直接信任评价 | 第99-101页 |
·组合路径的直接服务质量评价 | 第101-102页 |
·基于链路级的信任演化与服务组合 | 第102-114页 |
·传统服务组合方法分析 | 第102-104页 |
·SC实体的"偏好度"计算 | 第104-106页 |
·服务实体的"偏好度"计算 | 第106-108页 |
·服务组合实体的信任分区 | 第108-109页 |
·基于链路的快速服务组合策略 | 第109-114页 |
·模型分析与实验结果 | 第114-122页 |
·模型分析 | 第114-116页 |
·实验参数设置 | 第116页 |
·基于信任推理与扩展的服务组合评测 | 第116-122页 |
·本章小结 | 第122-123页 |
第六章 基于环境学习与感知的服务组合算法 | 第123-140页 |
·概述 | 第123-125页 |
·一般微粒群算法与服务组合问题 | 第125-127页 |
·服务组合的基本模型 | 第125-127页 |
·基本的粒子群算法 | 第127页 |
·基于环境感知的粒子群思想 | 第127-130页 |
·基于环境感知的粒子群算法 | 第130-134页 |
·算法概略 | 第130-131页 |
·认知环境的创建 | 第131-132页 |
·编码策略 | 第132页 |
·初始的优化粒子群集的生成 | 第132-133页 |
·粒子的运算规则 | 第133页 |
·粒子适应值计算 | 第133-134页 |
·算法分析与实验结果 | 第134-138页 |
·实验场景设置 | 第134页 |
·算法参数设置 | 第134-135页 |
·实有效性实验 | 第135-138页 |
·本章小结 | 第138-140页 |
第七章 结论与展望 | 第140-143页 |
·工作总结 | 第140-141页 |
·进一步的深入研究工作 | 第141-143页 |
参考文献 | 第143-154页 |
致谢 | 第154-155页 |
攻读学位期间主要的研究成果 | 第155-156页 |